• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.195-198
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• 2001

비디오 데이터의 효율적인 저장, 관리를 위해서는 장면진환 검출을 통한 비디오 분할 기술에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 MPEG 압축 비디오 상의 B(Bidirectional) 프레임의 특성을 복호화 과정을 거치지 않고 직접 추출하여 I(Intra), P(Predictive), B(Bidirectional) 프레임에 제안받지 않고 장면전환을 검출해 내는 방법을 제안한다. 장면전환 검출을 위해 복호화 하지 않고 필요한 데이터만을 추출해 내어 B 프레임의 특징만을 이용해 검출하므로 빠르면서도 정화한 장면전환을 검출한다. 또한 카메라 움직임이나 빛의 변화 같은 잡음에 강건한 방법을 제안한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.45-53
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• 2001

본 논문에서는 다중경로 페이딩 무선채널에서 발생하는 부반송파간 간섭환경에 의한 동기손실을 감소시키기 위하여, FFT 윈도우 위치복원 알고리듬에 의한 효율적인 프레임 동기 방식을 제시하였다. 제안된 방식에서는 이전 프레임의 비트열에 대한 동기추출 정보를 활용하여, 다음에 수신될 프레임에 대한 비트동기를 효율적으로 수행한다. 즉 예측된 데이터를 이용하여 수신된 신호를 분석할 수 있으므로 이 알고리즘을 이용하여 동기를 보정할 수 있다. 제안된 프레임 동기 알고리듬의 성능을 분석하기 위하여, 각각 시간 영역과 주파수영역에서의 동기실패율에 대하여 모의실험을 수행하였다. 그 결과, 시간 영역의 프레임 동기 알고리즘의 성능이 주파수 영역의 알고리즘에 비하여, 낮은 $E_b/N_o$에서는 성능이 좋지 않지만, 6 dB 이상의 $E_b/N_o$에서는 우수한 프레임 동기 성능을 갖게 됨을 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2001년도 춘계학술대회 발표논문집
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• pp.370-373
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• 2001

전자상거래는 사람들에게 인터넷을 통하여 상품과 서비스를 구매할 수 있게 하였다. 초기의 전자상거래는 일반 소비자를 주요 판매 대상으로 하였다 그러나, 각각의 기업에서 인터넷이 모든 종류의 비즈니스 창구가 될 수 있음 인식하고 관심을 보이기 시작했다. 기업을 대상으로 하는 전자상거래를 B2B(Business to Business)라 한다. 그러나, B2B 분야가 아무리 더 큰 이익을 창출할 수 있다고 해도, 이를 실현하는데는 많은 문제점이 존재하고 있다. 현재 B2B 분야에서는 포괄적이면서도 단일화된 거래환경의 지원이 무엇보다 시급한 문제로 떠오르고 있다. 원활한 B2B 전자상거래 이루어지기 위해서는 세계적으로 인정되는 표준을 바탕으로 완벽한 상호운용성이 보장되며, 기업 내부의 환경에 효과적으로 대응할 수 있는 프레임워크 기술이 절실히 요구된다. 이러한 기업간 전자상거래의 문제를 해결하고자 하는 목적으로 많은 기업과 단체에서는 각자의 표준을 정립하고, 이를 지원하기 위한 프레임워크를 진행하고 있다. 현재까지 발표된 대표적인 프레임워크로는 CommerceNet의 eCo 프레임워크, RosettaNet, Microsoft의 BizTalk 프레임워크, UN/CEFACT와 OASIS의 듀 XML이 있다. 이들 대부분의 프레임워크들은 XML과 인터넷을 기반으로 하는 것이 특징이다. 본 고에서는 기업간 전자상거래에 관심을 가지고 있는 기업들에게 현재의 기술동향과 향후 방향 설정에 있어서 도움이 될 수 있기 위한 목적으로 현재 발표된 XML 기반 전자상거래 프레임 워크 기술과 향후전망에 대하여 기술한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권6호
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• pp.705-710
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• 2003

본 연구는 동영상으로부터 내용기반 검색을 위하여 동영상의 연속된 프레임간의 영상의 내용 변화를 찾아내어 프레임의 시간정보와 번호판 프레임 영상을 통하여 얻어진 정보를 데이터베이스화하여 검색하는 시스템을 제안한다. 얻어진 동영상을 배경프레임과 처리프레임의 비교영역의 영상의 특징정보를 비교하여 원하는 프레임을 찾는다. 차량의 통과 시간과 차량의 번호판 프레임을 자동으로 추출하여 동영상을 내용과 함께 저장하여 원하는 차량의 동영상 부분을 보여주는 웹에서의 검색시스템이다. 이는 교통정보를 구축 동영상이 포함하고 있는 내용 즉 통과 차량의 정보를 제공할 수 있게 된다.

• 한국음향학회지
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• 제20권4호
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• pp.29-34
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• 2001

본 논문에서는 고품질 음성 서비스를 가능하게 하는 광대역 음성 부호화기의 선 스펙트럼 주파수 (line spectral frequency: ISF) 계수 양자화기를 설계하였다. 광대역 음성 부호화기를 위한 효율적인 LSF 계수 양자화기를 설계하기 위하여, 인접 프레임간의 상관도를 이용하였으며, 각 해당 프레임의 ISF 계수에 대한 양자화를 인접 프레임간 상관도가 높은 프레임과 상관도가 낮은 프레임으로 나누어 독립적으로 수행하였다. 인접 프레임간 상관도가 높은 프레임의 LSF계수 양자화를 위하여 예측 피라미드형 벡터 양자화기 (predictive pyramid vector quantizer: PPVQ)를 사용하여 양자화하였고, 상관도가 낮은 프레임의 LSF 계수는 피라미드형 벡터 양자화기 (PVQ)를 사용하여 양자화 하였다. PPVQ에서 예측기로 1차 AR 예측기를 사용하였다. 광대역 음성 부호화기를 위해 본 논문에서 설계된 UF 계수양자화기를 평균스펙트럼 왜곡(spectral distortion: SD) 성능 관점에서 실험한 결과, LSF계수 양자화에 할당된 비트가 프레임당 40비트일 때, 평균 SD값이 1 dB 내외이고, 2 dB 이상 및 4 dB 이상 outlier가 각각 3.87%및 0.01%인 transparent한 성능을 얻을 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권5호
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• pp.617-630
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• 2005

일반적인 장면전환 검출방법은 연속적인 두 영상의 특징 값을 비교하여 일정한 임계값 이상일 경우 장면전환으로 판단한다. 그러나 기존의 장면전환을 검출하는 알고리즘은 장면전환을 검출하는데 있어서 프레임의 특징 값을 추출하기 위하여 복호화 과정에서 많은 시간이 소비되었고 단지 연속적인 두 영상의 특징 값을 비교하기 때문에 빛의 변화나 물체의 움직임에 따른 오검출 문제를 나타내었다. 본 논문에서는 MPEG 압축 영역에서 매크로블록 정보를 직접 추출 및 이용하여 효과적인 장면 전환 검출을 위한 알고리즘을 제안한다 제안한 알고리즘은 MPEG에서 매크로블록 정보를 직접 추출하고 이용하므로 기존의 알고리즘의 문제점인 많은 연산량 문제를 개선하였고, 연속된 프레임과의 비교를 통한 장면전환 검출이 아닌 이전 또는 이후 영상과의 연관성을 분석하여 장면전환된 프레임을 검출함으로 빛의 변화나 물체의 움직임과 같은 오검출 문제를 해결할 수 있는 알고리즘을 제안한다 제안한 알고리즘은 MPEG 데이터를 대상으로 한 실험을 통해 기존의 히스토그램을 이용한 알고리즘보다 빠르고 정확하게 검출할 수 있음을 보이고, 실험 결과를 통해 성능을 분석하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.115-122
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• 2001

비디오 데이터의 장면전환검출은 연속되는 두 개 샷(shot) 사이의 경계인 컷(cut)을 검출하는 것으로 비디오 검색과 색인의 첫 번째 단계로서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 압축된 비디오에서 최소의 복호화로 빠르고 정확한 장면전환을 검출하기 위해 단계적 접근을 이용한 알고리듬을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 I-프레임의 DC 영상을 이용해서 장면전환을 포함한 GOP(group of picture)를 찾고 GOP내에서 장면전환이 발생한 정확한 위치는 B-프레임에서 매크로블록의 부호화 형태에 관한 정보를 이용해서 찾는다. 이 방법은 기존의 P, B-프레임의 DC 영상을 모두 이용하는 것보다 간단하고 P, B-프레임의 DC 영상에서 발생하는 화질 열화를 고려할 필요가 없다는 장점이 있다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 모든 프레임의 DC 영상을 이용한 방법보다 성능이 우수함을 볼 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제26권4호
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• pp.527-537
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• 1999

비디오 데이터를 이용한 응용 프로그램을 개발하기위해서 비디오 데이터베이슬ㄹ 구축하고자하는 경우에는 비디오의 내용(Content)에 따라 자동으로 장면 변화를 검출(Scene Change Detection)하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 MPEG-1 형식으로 저장된 비디오 데이터에 대하여 장면의 변화를 자동적으로 검출할 수 있는 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 보인다. 제안한 검출 방법에서는 B 프레임의 각 매크로 블록들에 대하여 시간적으로 과거 B 프레임의 대응되는 매크로블록의 타입과 비교를 하고, 이런 각 매크로블록들에 대한 비교 결과의 합이 입계치보다 큰 경우에 장면이 변한 것으로 판단한다. 제안한 방법에서는 입력 비디오 스트림에서 B 프레임의 매크로블록층 정보만을 이용하여 I프레임과 P 프레임의 장면 변화 검출도 가능하므로 정교한 검출이 가능하다. 또한 이런 검출 방법은 단순히 한 B 프레임안의 매크로 블록개수만을 조사하여 장면 변화여부를 검출하는 기존의 방법에 대하여 각 매크로블록의 타입 정보뿐만 아니라 위치 정보도 이용하기 때문에 장면 변화 검출이 견고하다. MPEG-1 형식으로 부호화한 뉴스 및 영화 비디오 데이터에 대한 실험에 의하면, 본 논문에서 제안한 검출 방법은 95% 이상의 정확성을 보임을 알 수있다. 본 논문에서 제안한 MPEG-1 비디오 장면변화검출방법은 MPEG-1 형식의 비디오 데이터를 이용한 디지털 라이브러리 등의 구축등에 유용하게 사용될수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권6호
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• pp.575-584
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• 2008

미디어의 전송시 네트워크의 상황에 따라 통신망의 과부하가 발생할 수 있으며, 이를 줄이기 위해서 필터링, 부하 분산기법, 막힘 제어 기법, 프레임 드로핑 등의 많은 연구가 진행되었다. 이들 중 효과적인 방법은 동영상의 비트율을 조절하기 위해 특정 비디오 프레임을 제거함으로써 대역폭의 감소를 가능하게 하는 프레임 드로핑(Frame dropping)이다. 프레임 드로핑은 프레임 간의 종속성이 가장 적은 B 프레임을 먼저 제거하고 종속성의 관계에 따라 I, P 프레임 순서대로 제거한다. 본 논문에서는 MPEG-4 미디어의 전송에 프레임 드로핑을 적용 하였으며 이때 암호화를 통하여 저작권을 보호할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위하여 서버에 저장되어있는 프레임 드로핑 이 이미 적용된 파일을 클라이언트에게 전송하는 방법과 서버에 저장되어있는 미디어 파일을 클라이언트에게 전송시 실시간으로 프레임 드로핑하는 두 가지 방법을 설계 구현 하였다. MPEG-4 데이터의 암호화에는 3가지 방법을 제안하였다: I-VOP내의 매크로 블록(Macro block) 암호화, P-VOP내의 매크로 블록과 모션벡터 암호화(Motion Vector), I-VOP내의 매크로블록과 P-VOP내의 모션벡터 암호화. MPEG-4 미디어의 전송시, 최적의 방법을 선택하기 위해 드로핑, 암호화, 복호화 및 영상의 품질을 비교하였으며 드로핑 후에도 원래의 영상과 큰 차이가 없었다. 암호화와 복호화에서는 I-VOP와 P-VOP를 모두 암호화 하였을 때가 가장 성능이 좋았다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.114-125
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• 2002

본 논문에서는 MPEG 비디오 데이터의 컷(cut)과 디졸브(dissolve)를 검출하여 샷(shot) 단위로 분할하고 각 샷의 카메라 동작 또는 객체 움직임의 형태를 분류하는 방법을 제안하고자 한다. 정확한 샷의 위치와 카메라, 객체의 세분화된 동작을 구별하기 위한 전단계의 연구에서[1] 우선 MPEG 데이터의 I(Intra) 프레임의 DC(Direct Current) 계수를 분석하여 픽처 그룹을 Shot(장면이 바뀐 경우), Move(카메라 동작 또는 객체가 움직인 경우), Static(영상의 변화가 거의 없는 경우)으로 세분화하여 분류하였다. 이 과정에서 2단계 구조의 신경망을 구성하고 여러 종류의 특징을 서로 다른 해상도에서 추출하여 결합시키는 방법을 제안하였다. 다음 단계로 Shot 또는 Move로 분류된 픽처 그룹의 P(Predicted), B(Bi-directional) 프레임을 선별적, 계층적으로 탐색하여 컷의 정확한 발생 위치와 카메라 동작 또는 객체 움직임의 종류를 결정하는 방법을 제안한다. P, B 프레임의 매크로 블록의 종류별 분포를 통계적으로 이용하여 컷의 발생 위치를 검출하여, P, B 프레임의 매크로 블록 종류와 움직임 벡터를 동시에 사용하는 신경망을 구성하여 디졸브, 카메라 동작, 객체 움직임의 종류를 검출한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 MPEG 데이터의 압축을 풀지 않은 상태에서 I 프레임의 DC 계수만을 사용하여 픽처 그룹을 분류하며, 분류된 픽처 그룹 내에서 일부의 P, B 프레임만을 계층적으로 선택하여 탐색함으로서 처리 시간을 감소시키고자 하였다. 세 종류의 서로 다른 비디오 데이터를 사용한 실험에서 93.9-100.0%로 픽처 그룹을, 96.1-100.0%로 컷을 검출하였다. 또한 두 종류의 비디오 데이터를 사용한 실험에서 90.13% 및 89.28%의 정확성으로 카메라 동작 또는 객체 움직임을 분류하였다.